En estadística, un modelo probit es un tipo de regresión donde la variable dependiente puede tomar solo dos valores, por ejemplo casado o soltero. La palabra es un acrónimo que proviene de probabilidad + unidad.
¿Qué hace una regresión probit?
La regresión probit, también llamada modelo probit, se utiliza para modelar variables de resultado dicotómicas o binarias. En el modelo probit, la distribución normal estándar inversa de la probabilidad se modela como una combinación lineal de los predictores.
¿Qué es la regresión logit y probit?
El modelo logit usa algo llamado la función de distribución acumulativa de la distribución logística. El modelo probit usa algo llamado función de distribución acumulativa de la distribución normal estándar para definir f(∗). Ambas funciones tomarán cualquier número y lo reajustarán para que esté entre 0 y 1.
¿Probit es lo mismo que regresión logística?
La relación sigmoidal entre un predictor y la probabilidad es casi idéntica en probit y regresión logística Una diferencia de 1 unidad en X tendrá un mayor impacto en la probabilidad en el medio que cerca 0 o 1. Dicho esto, si haces suficientes de estos, ciertamente puedes acostumbrarte a la idea.
¿Cuándo debo usar un modelo probit?
Utilice el modelo de regresión probit bivariante si tiene dos variables dependientes binarias (Y1, Y2) y desea modelarlas conjuntamente como una función de algunas variables explicativas.
